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J-GLOBAL ID：201902227393376008   整理番号：19A1656501

ポーランド人集団におけるDNAからの皮膚色,なめしなめしおよびfklingの予測:線形回帰,ランダムフォレストおよび神経回路網アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Prediction of skin color, tanning and freckling from DNA in Polish population: linear regression, random forest and neural network approaches

著者 (3件)： Zaorska Katarzyna (Department of Histology and Embryology, University of Medical Sciences, Poznan, Poland) ,  Zawierucha Piotr (Department of Anatomy, University of Medical Sciences, Poznan, Poland) ,  Nowicki Michal (Department of Histology and Embryology, University of Medical Sciences, Poznan, Poland)
資料名： Human Genetics  (Human Genetics)
巻： 138  号： 6  ページ： 635-647  発行年： 2019年 
JST資料番号： E0781B  ISSN： 0340-6717  CODEN： HUGEDQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： DNAから表現型を予測することは,最近法医学研究において広く研究されている分野になっており,Foensic DNA表現型と呼ばれている。生物地理学的祖先に依存しない世界人口における虹彩,毛髪および皮膚色の正確な予測のための単一ヌクレオチド多型に基づくシステムが最近導入された。ここでは,222人のポーランド人の均一コホートにおける異なる皮膚色素沈着形質に対する14のSNPを分析した。著者らは,3つの異なるアルゴリズムを比較した:18の開発された予測モデルにおけるロジスティック回帰,ランダムフォレストおよびニューラルネットワークに基づく一般的線形モデル。著者らは,ランダムフォレストが3-および4-カテゴリ推定のための最も正確なアルゴリズムであることを実証した(皮膚色予測のための58.3%の正しい鳴き声,なめし予測のための47.2%,フレックリング予測のための50%)。二項ロジスティック回帰は,2カテゴリー推定において最良のアプローチであった(全体で69.4%の正しい呼,tanニング予測のためのAUC=0.673,全体で52.8%の正しい呼,AUC=0.537の予測)。著者らの研究により,rs1213832(HER2)と3つの皮膚色素沈着形質との関連性を確認した。しかし,皮膚感受性を有するrs6058017とrs49111414(ASIP)は,皮膚色となめしを伴うrs12203592(IRF4),皮膚色とrs4778138(OCA2)を伴った。最後に,CEUデータと比較して対立遺伝子頻度の有意差を評価し,本研究は,全体的予測試験よりも内部分化の少ない均一集団の予測モデルの開発の出発点を提供した。Copyright 2019 The Author(s) Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *ポーランド共和国 ,  感受性 ,  アルゴリズム ,  *鞣し ,  予測モデル ,  母集団 ,  一塩基多型 ,  *予測 ,  表現型 ,  分化 ,  *DNA【核酸】
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  *ランダムフォレスト ,  *肌色 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 遺伝的変異  (EC01030Y) ,  先天性疾患・奇形一般  (GD03010V)

タイトルに関連する用語 (9件)： ポーランド ,  集団 ,  DNA ,  皮膚色 ,  なめし ,  予測 ,  線形回帰 ,  ランダムフォレスト ,  神経回路網